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North Mini Code 1.0

MoE

CohereCohere · 30,5B (3B aktiv) · Mixture of Experts

North Mini Code 1.0 ist ein 30,5B-Modell von Cohere mit 256K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 18,2 GB; mit 24 GB bleibt Luft für lange Chats.

Hugging Face GGUF

Mixture of Experts

Parameter: 30,5B · Aktiv: 3B

Alle 30,5B Parameter liegen im Speicher, aber nur 3B arbeiten pro Token – es läuft also so schnell wie ein viel kleineres Modell.

Quantisierungsoptionen

Quant.SpeicherAuf deiner Hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Speicher nach Kontextlänge

In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.

KontextKontext-CacheGesamt
4K0,4 GB18,1 GB
8K0,5 GB18,2 GB
32K1,1 GB18,9 GB
128K3,5 GB21,3 GB
256K6,8 GB24,5 GB

Gemessene Geschwindigkeit teilen

Führe einen dieser Befehle aus und füge die ganze Ausgabe unten ein (oder nur die Tokens pro Sekunde):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Anonym veröffentlicht und aufbewahrt. Wir speichern kein Konto und keine Adresse, nur einen täglich wechselnden Hash für ein Limit von zehn Einsendungen pro Tag.

Nächste Schritte

Kann ich North Mini Code 1.0 lokal ausführen?

Kann ich North Mini Code 1.0 lokal ausführen?

Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 18,2 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.

Wie viel Speicher braucht North Mini Code 1.0?

Etwa 18,2 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 31 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.